基于机器学习的ECS控制器通信异常检测方法及装置

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基于机器学习的ECS控制器通信异常检测方法及装置
申请号:CN202510208931
申请日期:2025-02-25
公开号:CN120165908A
公开日期:2025-06-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的ECS控制器通信异常检测方法及装置,该方法包括:获取ECS控制器与上位机交互的通信数据;从所述通信数据中提取出通信协议特征,其中,所述通信协议特征包括:设备ID、指令码、数据包长度、通信流量方向以及加密标志位;基于所述通信协议特征以及预先训练出的通信异常检测模型进行通信异常检测,得到通信异常检测结果,其中,所述通信异常检测模型为基于由ECS控制器与上位机交互的历史通信数据构建得到的训练数据采用有监督学习和无监督学习进行模型训练得到的。本发明通过结合多种机器学习模型,对利用ECS控制器的通信漏洞发起的攻击行为进行高效且准确的检测,提高了检测的精度和实时响应能力。
技术关键词
通信异常检测方法 监督学习模型 训练样本集 控制器 通信异常检测装置 标志位 支持向量机模型 随机森林模型 特征提取单元 无监督学习 数据获取单元 机器学习模型 漏洞 处理器 指令 加密 计算机设备 可读存储介质